图输入的神经网络架构

以下是一个使用Keras库构建图输入的神经网络架构的示例代码：

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense

# 定义图输入的形状
input_shape = (100,)

# 创建图输入层
input_layer = Input(shape=input_shape)

# 假设有两个隐藏层
hidden_layer1 = Dense(64, activation='relu')(input_layer)
hidden_layer2 = Dense(32, activation='relu')(hidden_layer1)

# 创建输出层
output_layer = Dense(1, activation='sigmoid')(hidden_layer2)

# 创建神经网络模型
model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 打印模型摘要
model.summary()

在这个示例中，我们首先导入了Keras库的Model和Input类，以及Dense类用于创建神经网络的层。然后，我们定义了图输入的形状（在这个示例中是一个100维的向量）。

接下来，我们使用Input类创建了图输入层，并指定了输入的形状。然后，我们使用Dense类创建了两个隐藏层，每个隐藏层的激活函数都是ReLU。最后，我们使用Dense类创建了输出层，激活函数为Sigmoid。

使用Model类，我们将输入层和输出层组合成一个神经网络模型。然后，我们使用compile方法编译模型，指定优化器、损失函数和评估指标。最后，我们使用summary方法打印出模型的摘要信息。

请注意，这只是一个示例，你可以根据你的具体问题和数据来调整神经网络的架构和参数。